Los sensores instalados en las fábricas transmiten datos ambientales (humedad, luz, etc.) a AWS. La empresa necesita transmisión y análisis en tiempo real, y debe notificar inmediatamente al equipo de operaciones cuando algún parámetro se encuentre fuera de los rangos aceptables. ¿Qué diseño cumple con estos requisitos?

La opción correcta utiliza Amazon Kinesis Data Streams para la ingesta de datos en tiempo real, lo cual es ideal para flujos de datos continuos de sensores. Una función de AWS Lambda puede consumir y analizar estos datos de forma eficiente y sin servidor, escalando automáticamente para manejar el volumen. Amazon SNS es el servicio adecuado para enviar notificaciones inmediatas a múltiples suscriptores (correo electrónico, SMS, etc.) cuando se detectan anomalías. Las otras opciones son menos óptimas: Kinesis Data Firehose es para entregar datos a destinos de almacenamiento, no para análisis en tiempo real con Step Functions. Amazon MSK es una buena opción para streaming, pero un disparador directo a Fargate para análisis en tiempo real puede ser más complejo de implementar y mantener que Lambda con Kinesis Data Streams. Amazon SES es para correos electrónicos transaccionales y de marketing, no para notificaciones de alerta en tiempo real como SNS. Kinesis Data Analytics es para análisis de streaming, pero la combinación con un servicio ECS para consumir y analizar los resultados es menos directa y más compleja que Lambda para este caso de uso.